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📆首发时间：🌹2021年6月5日🌹
??希望可以和大家一起完成进阶之路！
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2022年 6月27日 天气小雨
目录
🍈 一、必备知识
（1）手写数字
? ? ? ?机器识图的过程：机器识别图像并不是一下子将一个复杂的图片完整识别出来，而是将一个完整的图片分割成许多个小部分，把每个小部分里具有的特征提取出来（也就是识别每个小部分），再将这些小部分具有的特征汇总到一起，就可以完成机器识别图像的过程了。
（2）手写识别数据集? ? ? MNIST包含 70000 张手写数字图像： 60000 张用于训练； 10000 张用于测试。 28x28 像素的灰度图。
（3）数字的表示（28*28）
在灰色图中会把每一个像素用（0-255之间的数字表示，越接近白色，数字越接近255）
一张图像数据有一个东西叫做颜色通道，比如常见的jpg格式的图像，就三颜色通道（RGB红色、绿色、蓝色）一张有颜色的图像由一个三维数组表示。
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（4）矩阵变换
数据集一共60000张，相当于60000张28*28的纸片摞起来。
因为有些函数只能处理二维数据，所以我们要想办法把数据降到二维。?
数据集相当于
(60000, 784)的一个矩阵
（5）归一化
? ? ?经过归一化处理后，每张图片由1*784的矩阵组成，矩阵中的每一个元素由（0-1)的数字组成。?
?
（6）标签的表示
把标签用一个一维数组表示。
5 array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0], dtype=uint8)
?🍉二. 神经网络
基本介绍
?在这里，我们可以把加权看成是树突的作用，把阈值和激活函数看成是细胞核的处理。
得分函数
假设有四个像素点，每一个像素对应一个权重，因为各个点的影响程度不同。
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激活函数和损失函数（不同的任务需要不同的损失函数）
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神经网络回顾（Neural Network）
一个简单的神经网络模型由三个部分组成，输入层，隐藏层，输出层。
前向传播 Forward propagation?
? ? ? 每个神经元都 对它的 输入和权重相乘再相加 ，然后 加上偏置 ，最后使 用非线性 激活函数 ，重复此 过程，直至传 递到输出层， 得出预测概率。在这里，我们可以把加权看成是 树突的作用，把阈值和激活函数看成是 细胞核的处理。
? ?输入层表示输入图像（ 64 维向量）本身。如果将各个点的像素值存储在长度为 64 的一维数组的元 素中，则可以将其视为 64 维数据来处理。下面通过神经网络来学习使用上述方法得到的 64 维数据。? 中间层使用 Sigmoid 等非线性函数计算输入层传来的数据。中间层的维度是超参数。使维度变 大可以学习更加复杂的边界，但是容易发生过拟合。本次设置中间层为 16 维。下面的“算法说明” 部分将再次介绍中间层的计算方法、中间层的维度和学习结果的关系。? 输出层也同样使用非线性函数计算中间层传来的数据。本次任务是对 0 ～ 9 这 10 个数字进行 分类。因此，输出层输出的是输入手写图像分别为 0 ～ 9 这 10 个数字的概率。?反向传播 Back propagation ?
训练过程：找到使得损失函数最小的权重。梯度下降：求得每个参数相对于损失函数的偏导，用偏导数乘以学习率得到需要改变的量，用原权 重减去改变的量，得到新的权重。再进行正向传播，计算新的损失值，重复此过程使得损失函数为零或在设定的范围，完成训练。损失函数lossa是预测值，y是样本标签值
? 目的是让损失函数越小越好，我们的目的是找到loss的最小值，loss的值与（w,b)组成，其中，我们用
表示（w,b)，loss是关于其的一个函数。
损失函数图像
🍊三、卷积神经网络的介绍
网络结构
卷积神经网络识别图像
卷积层初步提取特征
池化层提取主要特征
全连接层将各部分特征汇总
产生分类器，进行预测识别
通过CNN来区别两类。?
要求我们要区分一些不标准的图片，所以我们要提取特点。
?把这些特征提取出来作为卷积核（实际上的卷积核需要计算机不断的寻找）
?卷积的过程
1*1，-1*-1，等依次计算，填满该矩阵，填满之后加起来然后除于9的得到一个值，即为选定局域得到的中心值的结果。
得到了7*7像素的特征图 ，（该卷积核作用于该图片上的卷积结果）
特征图上，保留了原始图像的特征，在特征图上体现卷积核的特征位置的点越接近于1.
对提取出来的三个特征的卷积核，与图像卷积,得到三个特征图。
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池化的过程?以四个为一组做最大的池化，依次移动方格，得到三张减参特征图
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?得到三张4*4的减参特征图
?激活函数
在这里我们使用relu激活函数(0,和本身）提高运算效率，便于进行非线性运算，
通过对卷积，池化，激活，像搭积木一样的叠加，把9*9的原始图像变成3张2*2的特征图。
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借助神经网络进行分类，首先把三张2*2的特征图展平，作为神经网络的的输入进行神经网络的计算。?
步长是指卷积时，卷积核移动的方格的个数。加边的目的是为了捕捉到边缘的信息。
维度变换 （长宽的变换步长和加边规则是由，厚度是由卷积核的数量）
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训练的目的是为了的到卷积核的内容和偏置项。
如果图片是彩色的，用三维数组表示。
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